B級 ―― AI Implement Examination

AI超入門 30題

AIの概要についての直感的理解を7つの側面から問います。
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1) 学習と推論
  1. 学習モデルと推論モデルの概念的理解 例題
  2. パラメータの概念的理解 例題
2) データ とタスク
  1. 構造化データと非構造化データ(画像・音声データ) 例題
  2. 分類と回帰の概念的理解
3) パターン認識
  1. 評価指標(汎化性能,パラメータの更新)
  2. 世界モデルの概念的理解
4)歴史
  1. ILSVRCなどのAIコンピティションで競争されたのは何か 
5) 読み書き表現
  1. 機械学習で頻出するギリシア文字の読み方
  2. 行列,確率統計,微分がAIの記述に必要な理由
  3. プログラミング言語がAIの記述に必要な理由
  4. 数式表現(線形モデルの内積表現,平均と分散)
6) 計算と整理
  1. CPUとGPUの計算手法の違い
  2. 計算量理論(メモリコスト/時間コスト)
7) 開発と運用
  1. 学習済みモデルの利用(API利用,転移学習,研究開発)
  2. エッジAI,オンプレミスとクラウドの概念的な違い

 

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